大数据背景下企业内部审计风险识别及防范策略研究

一、前言

随着企业数据量的快速增长和数据类型的多样化，传统的审计方法已难以满足企业发展的需求。大数据技术以其强大的数据处理能力和分析能力，为审计人员提供了更为全面、深入的审计视角，有助于发现潜在风险和问题。本文旨在深入探讨大数据背景下企业内部审计风险的识别方法以及相应的防范策略，通过不断优化审计方法和手段，完善风险防范机制，企业可以有效地应对大数据时代的挑战，实现可持续发展。

二、大数据背景下企业内部审计的特征

大数据以其海量的数据规模和多样的数据类型，为企业提供了丰富的信息资源，然而，大数据技术的复杂性也给企业内部审计带来了诸多挑战。内部审计作为企业管理的重要组成部分，其风险识别及防范能力直接影响企业的稳健发展。大数据技术帮助审计人员从大量数据中快速提取有效信息，发现经营异常和财务不端行为，准确评估企业的财务状况。鉴于大数据技术对企业内部审计工作的影响，构建一个现代化的审计风险防范体系，提升审计风险的识别与防范能力，已成为审计行业发展的主要趋势。在大数据背景下，企业内部审计工作越来越多地集成了各类信息技术，尤其是数据分析工具，以此提升内部审计的效率和质量。但同时，企业内部审计也面临着新的风险管理挑战，如对数据安全性的担忧和对信息系统过度依赖的风险。企业内部审计的基本职责在于审查财务，根本目标在于确保企业合规经营。随着经济社会发展和企业管理需求的不断变化，企业内部审计的定义和宗旨也在逐渐转变，合规性审计逐渐演变为增值型审计[1]。在此背景下，企业内部审计不仅要确保企业遵守法律法规，更要致力于推动企业价值的增长。

（一）数据量剧增

在大数据时代，企业每天都需要处理海量的数据，不仅包括传统的财务、业务数据，还包括来自各种渠道的非结构化数据。数据量的剧增给企业内部审计工作带来了挑战。首先，审计人员需要花费更多的时间和精力来收集、整理相关数据。其次，传统的数据处理和分析方法已经无法满足大数据环境下的审计需求，企业需要采用更智能的数据分析工具和技术。最后，数据存储也成为一个重要问题，企业需要建立可靠的数据存储系统，确保数据的安全性。

（二）数据类型多样化

随着数字化时代的到来，企业面临着各种形式的数据，包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据通常易于处理和分析，如数据库中的表格数据，非结构化数据则具有更高的复杂性和多样性，如文本、图片、视频等。对于企业内部审计来说，处理多样化的数据是一项巨大的挑战。审计人员需要掌握多种数据处理技能，以便准确识别和分析各种类型数据中的潜在风险。此外，审计人员还需要了解不同数据源之间的关联，从而全面了解企业的运营情况。

（三）全面性审计

在大数据技术的支持下，全面性审计成为现实，其核心特征在于审计范围显著扩展，覆盖了企业的财务、运营、合规性以及信息安全等多个方面。审计人员能够利用先进的数据挖掘工具分析企业的所有数据，不再局限于传统的抽样审计方法。这种全面性审计能够覆盖以往可能被忽视的领域，实现对企业活动的实时监控和连续审计。此外，全面性审计能够生成更详尽的审计报告，为企业管理层提供多种建议，同时促进企业优化风险管理流程，构建完善的风险防控体系。

（四）实时性要求

企业内部审计实时性要求是大数据背景下一种重要演进趋势，其特征在于企业内部审计的实施不再受时间限制，而是转变为一种持续不断的监控过程。利用大数据技术对企业运营产生的数据流进行实时分析，使得审计人员能够即时捕捉异常行为或风险指标，从而提高内部审计的时效性。通过持续地数据分析，内部审计能够为企业提供动态的风险评估结果，并采取相应的防范和应对措施。

（五）内部审计质量提升

大数据技术为企业提升内部审计质量提供了强有力的支持。通过运用大数据分析工具，审计人员能够迅速处理和分析海量数据，发现企业财务报表中的异常情况。同时，大数据技术的自动化功能有效减少了人为操作的错误和时间消耗，允许审计人员将注意力集中于分析审计结果，进一步提高了审计工作的质量。

三、大数据背景下企业内部审计风险的识别

（一）企业内部审计风险的类型

企业内部审计风险主要包括固有风险、控制风险和检测风险。固有风险考量的是在缺乏有效内部控制的情况下，企业运作可能面临损失的风险。控制风险关注的是内部控制系统存在的缺陷可能导致的未能有效预防或发现错误的问题。检测风险则是指在内部审计过程中，由于审计手段或审计人员能力的限制而未能揭露财务问题。

（二）企业内部审计风险的特征

一是客观存在性。企业内部审计风险是客观存在的，并且难以完全避免[2]。内部审计风险源于审计人员的主观判断错误，这种由个人行为导致的不确定性，是内部审计过程中不可避免的一部分。二是普遍性。内部审计风险普遍存在于各个企业之中，风险的程度因企业而异，其对企业造成的影响也各不相同，意味着无论企业规模大小或行业特性，内部审计风险都是需要关注的问题。三是持久性。内部审计风险不仅在审计执行过程中存在，在整个审计周期内都可能存在，包括审计准备阶段、审计实施阶段以及审计报告阶段，风险可能随时出现。

（三）企业内部审计风险的识别方法

一是数据挖掘。数据挖掘作为大数据技术的关键组成部分，通过应用算法和工具分析庞大的数据集，挖掘数据潜在的风险。在企业内部审计过程中，数据挖掘能够帮助审计人员识别潜在的财务风险、业务风险。通过对企业财务数据、业务数据进行数据清洗、转换和构建预测模型，审计人员可以有效揭露风险点。二是异常检测。异常检测是大数据环境下企业内部审计风险识别的另一有效手段。异常检测通过实时监控和分析交易数据，使用大数据算法识别异常模式。在企业内部审计过程中，异常检测有助于发现欺诈、浪费或违规行为。审计人员可以设定规则和阈值，对数据进行实时监控，系统会在检测到异常时发出警告，提示审计人员注意潜在风险。三是预测分析。预测分析也是大数据背景下企业内部审计风险识别的一种重要方法。审计人员可以利用历史数据和预测模型，对企业的发展趋势进行预测，识别潜在风险。预测分析有助于审计人员提前识别风险，并制定预防措施。

四、大数据背景下企业内部审计存在的问题

（一）内部审计数据获取受限

大数据的多样性和海量性要求企业内部审计部门要与其他部门进行有效沟通和协作。然而，由于目前许多企业尚未制定明确的数据收集规范，数据管理体系不够完善，使得内部审计获取数据受限。一方面，企业部门间数据不共享。由于数据保密性、安全性规定不同，企业不同部门往往独立管理数据，导致审计人员难以获得审计所需数据，进而影响审计数据的全面性。另一方面，企业子公司数据整合困难。由于企业各子公司管理水平存在差异，其提供的审计数据可能存在多种质量问题，包括数据标准不统一、信息缺失等。此外，电子文档在存储、转移和传输过程中不会留下明显的痕迹，使得企业管理层难以通过技术手段检测电子文档是否被非法篡改，为企业的信息安全带来隐患[3]。

（二）内部审计制度不完善

在信息化时代，企业内部审计发生了前所未有的变化，然而，相关配套法律法规更新缓慢，与当前企业内部审计需求并不匹配。在一些企业中，内部审计部门尚未建立一套科学、合理、高效的内部监督机制，缺乏完善的监管和评估体系，以及事前预测和报告期间的审计检验流程，使得审计工作的支持基础不够牢固。在这种情况下，提高企业内部审计的质量变得十分困难。

（三）信息化平台建设不完备

在企业内部审计领域，信息化平台建设不完备可能引发诸多风险，对审计质量和效率产生不利影响。首先，信息孤岛的存在会阻碍数据的整合与共享，导致审计人员难以获取全面的信息以进行风险评估。其次，信息化平台的数据处理能力不足限制了企业内部审计工作的深度，导致内部审计无法覆盖所有领域。此外，信息化平台自动化水平不高可能导致企业内部审计效率降低，增加人为错误的可能性。最后，安全漏洞的存在使敏感数据面临泄露风险，而不符合法规要求的信息系统使企业面临合规风险。上述问题都可能导致审计结果的可靠性下降，影响企业决策的有效性。

（四）内部审计人员缺乏专业技能

随着技术的快速发展，一些企业的内部审计团队可能面临专业技能不足的问题，难以满足当前技术环境下对企业内部审计的要求。这种情况在内部审计团队构成上尤为明显，许多内部审计人员的专业背景仍旧集中在传统会计和审计领域，缺乏大数据分析、审计信息挖掘以及审计流程优化等技能，导致内部审计工作方式未能与时俱进，影响了企业内部审计的质量和效率。

五、大数据背景下企业内部审计风险防范的策略

（一）建立完善的数据质量管理体系

在大数据背景下，构建一个全面的数据质量管理体系对企业内部审计风险防范至关重要。首先，企业需制定一套明确的数据治理策略，包括数据的界定、分类、职责划分以及生命周期的管理规范。在此基础上，企业应建立数据质量标准，如准确性、完整性、可靠性与一致性，并部署自动化工具以持续监控数据质量。其次，企业应定期执行数据质量评估，以及时发现并解决数据管理过程中的问题，从而不断优化数据管理流程。最后，企业要确立数据质量管理责任制度，明确各部门及个人在数据质量管理中的职责与任务。这些策略的实施将提升数据的质量和可信度，为企业内部审计提供坚实的数据支撑，从而构筑起高效的现代化审计风险防控系统，显著提高内部审计工作的效率与质量。

（二）建立健全内部审计制度

为有效应对大数据背景下内部审计风险，企业应当制定一套全面的内部审计制度，明确内部审计的范围、目标、程序和责任，确保内部审计工作的规范性和系统性。此外，企业要建立内部审计质量标准，引入国际审计准则，如国际内部审计师协会（IIA）发布的《国际内部审计专业实务框架》，以提升内部审计活动的专业性和权威性。同时，企业还应建立内部审计结果的应用机制，确保内部审计发现的问题能够得到及时整改，形成闭环管理。

（三）加强数据安全管理

企业应建立和完善数据安全管理制度，以保护数据免受未授权访问、泄露、篡改或丢失。企业数据安全管理制度内容包括实施数据加密技术，保护存储和传输中的数据安全，设置访问控制机制，确保只有被授权用户才能访问敏感数据，定期进行数据备份，以防数据丢失或损坏。企业还应制定数据安全事故应急计划，以便在数据安全事件发生时能够迅速采取行动，减少损失。

（四）强化内部审计人员培养

在大数据时代，企业内部审计要实现与大数据技术的深度融合，为此，企业要不断提升内部审计人员的专业素养。企业内部审计人员要具备创新思维、逻辑分析能力，并掌握专业知识及计算机技能。在开展企业内部审计工作时，审计人员应采用新型审计手段，利用信息技术高效进行审计工作，实现审计信息的科学管理，提升内部审计工作的执行力度，从而提高审计工作的效率。

六、案例分析

在大数据背景下，A集团采取了多项措施以加强内部审计风险的识别与防范。首先，A集团建立了一套风险预警系统，通过定期召开风险监测预警会议，对影响资产安全的因素进行监控和分析，及时发现并处理潜在风险。其次，A集团强化了内部控制体系，通过制定《全面风险管理办法》等规章制度，确保风险管理要求融入集团管理和业务流程中。同时，A集团还实施了严格的审计监督，通过内外部审计相结合，确保业务流程的合规性。最后，A集团注重提升信息系统的安全性，利用先进的信息技术建设集成信息系统，提高业务处理的自动化和网络化水平，并采取多种安全措施保护数据安全。诸多措施的实施，有效提升了A集团的风险防控能力，保障了集团资金的安全和合规运营，为集团可持续发展提供了坚实的风险防控基础。

七、结语

大数据技术在审计领域的应用日益广泛，在企业内部审计风险识别和防范方面发挥了积极作用，使审计人员能够处理和分析海量数据，从而高效地完成审计任务，推动企业内部审计的现代化进程。本文聚焦大数据背景下企业内部审计特征以及审计风险，提出切实有效的风险防范策略，以提升企业内部审计工作的整体质量，有效预防审计风险，保障企业内部审计工作的顺利进行。

引用

[1]宗安然.大数据背景下企业内部审计风险及防范研究[J].会计师，2022（22）：92-94.

[2]宋鑫焱，王小萱.大数据背景下企业内部审计风险识别及防范[J].合作经济与科技，2023（02）：152-153.

[3]彭晶晶.大数据环境下审计风险与防范对策研究[J].中国集体经济，2022（01）：49-50.

作者单位：山东钢铁集团有限公司

责任编辑：韩 柏 王纪晨